Estadísticas y predicciones de Munster Senior League

Partido Estrella: Knocknagree vs. Carrigaline

Este enfrentamiento es uno de los más esperados de la jornada. Knocknagree llega con una racha impresionante de victorias consecutivas, mostrando un juego sólido tanto en defensa como en ataque. Por otro lado, Carrigaline ha estado recuperándose tras algunas derrotas inesperadas, pero sus jugadores clave están en buena forma. La pregunta es si pueden revertir su suerte frente a un equipo en plena forma.

• Knocknagree: Con un estilo de juego agresivo y una defensa bien estructurada, Knocknagree ha demostrado ser un adversario difícil.
• Carrigaline: A pesar de las dificultades recientes, Carrigaline cuenta con jugadores experimentados que podrían marcar la diferencia en momentos cruciales.

Predicción: Empate (X)

Dadas las circunstancias actuales, un empate parece ser el resultado más probable. Ambos equipos tienen argumentos sólidos para ganar, pero también son conscientes de las fortalezas del rival.

Oportunidad de Apuesta: Más de 2.5 goles

Considerando el historial ofensivo de ambos equipos, apostar por un partido con más de 2.5 goles podría ser una opción interesante.

Clash of Titans: Bandon vs. Douglas

Bandon y Douglas son conocidos por sus intensas batallas en el campo. Este partido no será la excepción, ya que ambos equipos tienen mucho que ganar o perder dependiendo del resultado.

• Bandon: Con una defensa que ha sido impenetrable en los últimos encuentros, Bandon se presenta como un fuerte candidato para mantener su portería a cero.
• Douglas: Douglas ha estado mostrando una gran capacidad ofensiva, anotando goles en cada partido y manteniendo la presión alta sobre sus rivales.

Predicción: Victoria para Douglas (1)

Douglas tiene la ventaja ofensiva necesaria para superar a Bandon. Sus jugadores están en buena forma y podrían explotar cualquier debilidad defensiva.

Oportunidad de Apuesta: Victoria fuera (1) + Ambos equipos marcan

Dado el potencial ofensivo de Douglas y la posibilidad de que Bandon también marque al menos un gol, esta apuesta ofrece un buen margen.

Fight for Survival: Ardcross vs. Clonakilty

En esta batalla por evitar el descenso, Ardcross necesita sumar puntos urgentemente. Clonakilty, por su parte, busca consolidar su posición en mitad de tabla.

• Ardcross: La presión es alta para Ardcross, que necesita mejorar su rendimiento defensivo para tener alguna oportunidad.
• Clonakilty: Clonakilty ha mostrado consistencia durante la temporada, aunque todavía tiene margen para mejorar.

Predicción: Victoria para Clonakilty (1)

Clonakilty parece estar mejor preparado para este tipo de enfrentamientos cruciales y podría sacar provecho del nerviosismo en Ardcross.

Oportunidad de Apuesta: Victoria local (0) sin goles

Dada la necesidad urgente de puntos por parte de Ardcross y su debilidad defensiva actual, apostar por una victoria sin goles podría ser una opción conservadora pero segura.

Goles por Partido (GPP)

• Knocknagree: Promedio de 2.1 goles por partido
• Carrigaline: Promedio de 1.8 goles por partido
• Bandon: Promedio de 0.9 goles por partido (defensa sólida)
• Douglas: Promedio de 2.5 goles por partido (ataque fuerte)
• Ardcross: Promedio de 1.2 goles por partido
• Clonakilty: Promedio de 1.7 goles por partido

Tasa de Victorias Locales vs Visitantes

• Knocknagree: Tasa local del 60%
• Carrigaline: Tasa visitante del 45%
• Bandon: Tasa local del 70%
• Douglas: Tasa visitante del 50%
• Ardcross: Tasa local del 40%
• Clonakilty: Tasa visitante del 55%

Mentalidad Ganadora: Cómo Prepararse para las Apuestas

Apostar puede ser tan emocionante como ver el partido en vivo si se hace con conocimiento y precaución. Aquí te ofrecemos algunos consejos para maximizar tus posibilidades:

• Haz tu Investigación: Antes de realizar cualquier apuesta, investiga bien sobre los equipos y jugadores involucrados. Revisa las últimas noticias sobre lesiones o sanciones que puedan afectar el rendimiento.
• Gestiona tu Bankroll: Establece un presupuesto específico para tus apuestas deportivas y no lo excedas bajo ninguna circunstancia. Esto te ayudará a evitar pérdidas significativas y mantener el equilibrio entre diversión y responsabilidad financiera.
• Sé Disciplinado: Evita dejarte llevar por emociones o impulsos al momento de apostar. Decide con cabeza fría y basándote en datos objetivos para tomar decisiones acertadas.
• Variety in Bets: No te quedes solo con una sola apuesta; diversifica tus opciones considerando diferentes tipos como doble oportunidad (X2), hándicap asiático o combinadas para aumentar tus posibilidades ganadoras mientras minimizas riesgos individuales.%end_of_first_paragraph% <|repo_name|>ttrungk19/LLM-Assistant<|file_sep|>/backend/agent-runner/agent_runner.py import asyncio import json import os from typing import Any from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import ORJSONResponse from agent_client import AgentClient from models import AgentMessage app = FastAPI() os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key-here" os.environ["API_KEY"] = "your-api-key-here" agent = AgentClient() @app.get("/api/v1/agent") async def get_agent() -> ORJSONResponse: return ORJSONResponse(content=agent.__dict__) @app.post("/api/v1/agent/execute", response_class=ORJSONResponse) async def execute_agent_action(message_body : Any): try: message = AgentMessage.parse_obj(message_body) print(f"message received {message}") print(f"message is {message.to_dict()}") if message.task == "get_response": return await agent.execute(message) else: return {"error": "Invalid task"} except Exception as e: print(e) return {"error": str(e)} <|file_sep|># Welcome to the LLM Assistant ## What is this? This is an open-source project to build an LLM Assistant that can be used to automate any kind of repetitive tasks using the power of Large Language Models. ## How does it work? The LLM Assistant uses the [LangChain](https://github.com/hwchase17/langchain) library to interact with LLMs and execute tasks using [OpenAI's GPT-3](https://openai.com/research/gpt-3) and [OpenAI's GPT-4](https://openai.com/blog/openai-gpt-4). It also uses [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) to serve the assistant as an API endpoint. ## How do I use it? To use the LLM Assistant locally: 1. Clone this repository: bash git clone https://github.com/ttrungk19/LLM-Assistant.git 2. Navigate to the root directory of the cloned repository: bash cd LLM-Assistant 3. Install the required dependencies: bash pip install -r requirements.txt 4. Set up your environment variables: bash export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key" export API_KEY="your-api-key" 5. Run the FastAPI server: bash uvicorn backend.agent_runner.agent_runner:app --reload 6. Send requests to the `/api/v1/agent/execute` endpoint to execute tasks with the LLM Assistant. ## What tasks can I automate with this assistant? The LLM Assistant can automate any kind of repetitive task that can be described using natural language and executed using code or APIs. Some examples of tasks that can be automated with this assistant are: - Generating text content for blogs or articles. - Summarizing long documents. - Answering questions from a knowledge base. - Translating text from one language to another. - Generating code snippets or templates. - Analyzing data and generating reports. - Sending emails or messages based on certain triggers. ## Can I customize the assistant to fit my specific needs? Yes! The LLM Assistant is designed to be easily customizable and extensible. You can add new tools and plugins by creating new Python files in the `plugins` directory and importing them into the `main.py` file. You can also modify the behavior of existing tools and plugins by editing their corresponding Python files in the `plugins` directory. ## Is this project secure? The LLM Assistant is designed to be secure and private by default. All communication between the user and the assistant is encrypted using HTTPS. The assistant does not store any sensitive information such as passwords or credit card numbers. However, it's always recommended to follow best practices for security when using any software tool or service. <|repo_name|>ttrungk19/LLM-Assistant<|file_sep|>/backend/plugins/search.py from langchain.agents import load_tools from langchain.agents.openai_functions_agent.agent_token_buffer_memory import AgentTokenBufferMemory from langchain.agents.openai_functions_agent.base import OpenAIFunctionsAgent from langchain.chat_models import ChatOpenAI tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=ChatOpenAI(temperature=0)) agent = OpenAIFunctionsAgent( tools=tools, verbose=True, agent_type="chat", memory=AgentTokenBufferMemory(llm=ChatOpenAI(temperature=0), return_messages=True), max_iterations=10, max_execution_steps=25, tool_choice_logic="auto", ) def search(query): output = agent.run(f"{query}") # clean up output so that it's easy to read output = output.replace("nnn", "n") return output<|repo_name|>ttrungk19/LLM-Assistant<|file_sep|>/backend/plugins/python.py import os from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents.openai_functions_agent.base import OpenAIFunctionsAgent from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(temperature=0) def python(code): # set up environment variables for python interpreter os.environ["PYTHONIOENCODING"] = "utf-8" # create python function for code execution exec(code) def generate_python_function(function_description): # create python function based on description function_name = function_description.split()[0] # create python function template function_template = f""" def {function_name}(): t# TODO: implement {function_description} """ # execute python code exec(function_template) # initialize agent with python function execution tool tools = [ { "name": "python", "description": "Executes Python code", "parameters": { "code": { "type": "string", "description": "Python code to execute" } } } ] agent = initialize_agent( tools, llm, agent_type="openai_functions", verbose=True, )<|repo_name|>ttrungk19/LLM-Assistant<|file_sep|>/backend/models.py from pydantic import BaseModel class AgentMessage(BaseModel): class Config: arbitrary_types_allowed=True task : str input : str output : str status : str execution_time : float execution_memory : float execution_cpu_time : float<|file_sep|>#include #include struct node { int data; struct node *next; }; struct node *head=NULL,*temp,*new_node; void insert() { int x; new_node=(struct node *)malloc(sizeof(struct node)); printf("Enter data:n"); scanf("%d",&x); new_node->data=x; new_node->next=NULL; if(head==NULL) head=new_node; else { temp=head; while(temp->next!=NULL) temp=temp->next; temp->next=new_node; } } void delete() { int x,y,i=1; temp=head; printf("Enter position:n"); scanf("%d",&x); if(x==1) { head=temp->next; free(temp); } else { while(inext; i++; } if(temp==NULL||temp->next==NULL) printf("Position out of rangen"); else { y=temp->next->data; temp->next=temp->next->next; free(y); printf("Deleted element is %dn",y); } } } void display() { int i=0; temp=head; while(temp!=NULL) { printf("%dt",temp->data); temp=temp->next; i++; } printf("n"); } void search() { int x,y,i=0,pos=-1; temp=head; printf("Enter element:n"); scanf("%d",&x); while(temp!=NULL) { y=temp->data; if(y==x) pos=i+1; temp=temp->next; i++; } if(pos==-1) printf("Element not foundn"); else printf("Element found at position %dn",pos); } void reverse() { struct node *prev=NULL,*curr=head,*next=NULL; while(curr!=NULL) { next=curr->next; curr->next=prev; prev=curr; curr=next; if(next==NULL) head=prev; printf("%d ",prev->data); /*for(i=0;prev!=NULL;i++) { printf("%